念押し

IBMはOSを構築できなかったため、Microsoftとの提携を余儀なくされました。 Apple は AI を構築できないため、次の Microsoft と提携することを余儀なくされます。 唯一の解決策は、競争力のあるオープンソースモデルに共同で資金を提供することです。

IBMはOSを構築できなかったため、Microsoftとの提携を余儀なくされました。 Apple は AI を構築できないため、次の Microsoft と提携することを余儀なくされます。 唯一の解決策は、競争力のあるオープンソースモデルに共同で資金を提供することです。

今日、私たち@OpenAIは、2025 年の IMO で、人間と同じ制限時間内で、ツールなしで、一般的な推論 LLM を使用して金メダルレベルのパフォーマンスを達成するという、多くの人が何年も先だと考えていたマイルストーンを達成しました。それは驚くべきことのように聞こえますが、見出し🧵よりもさらに重要です

AI ツールとワークフローを使用して社内の全員の生産性を高めることを仕事とする「AI オペレーション リード」を雇うべき理由。 「私は週に一度、彼女と一緒に座っています。何かを繰り返しするたびに、それをやることリストに入れます。次に、プロンプトとワークフローを構築して、私とチームの他の全員が可能な限り自動化できるようにします。 一日中仕事をしていて、消火活動をしているとしたら、自分が知っている方法でこれを行うのか、それともうまくいかないかもしれない新しい方法でやるのか、と感じます。AIオペレーションリーダーがいると、基本的にそれらのことを特定し、解決してもらうことができ、仕事をしている人が時間をかけずに解決することができます。そのため、それが起こる可能性がはるかに高くなります。」 — @danshipper

1/N 最新の@OpenAI実験的推論 LLM が、世界で最も権威のある数学コンテストである国際数学オリンピック (IMO) で金メダルレベルの成績という、AI における長年の壮大な課題を達成したことを共有できることを嬉しく思います。

📣 OpenReasoning-Nemotron のリリースを発表: DeepSeek R1 0528 671B モデルから抽出された推論可能な LLM スイート。新しいDeepSeek R1 0528から抽出された大規模で高品質のデータセットでトレーニングされた新しい7B、14B、および32Bモデルは、数学、科学、コードの領域におけるそれぞれのサイズに対する幅広い推論ベンチマークでSOTAパフォーマンスを達成します。モデルは@huggingface🤗で利用できます。